快手大模型应用揭秘：不止可灵，如何深度赋能核心业务？

记者 | 肖芳 编辑 | 文姝琪

在AI大模型领域，快手因研发出多次登顶全球视频生成榜单的可灵模型而备受关注。然而，快手的布局远不止于此——今年以来，其自主研发的多款大模型已深度渗透至推荐系统、电商及商业化等核心业务场景，形成技术驱动业务增长的新范式。

社区科学线领衔，三大核心场景全覆盖

据接近快手的知情人士透露，服务于核心业务的大模型研发团队隶属于快手社区科学线，与可灵AI团队平行，均由高级副总裁盖坤统筹，直接向CEO程一笑汇报。目前，该团队已推出三款关键模型：

• 推荐系统：自研OneRec模型，通过多模态与推荐对齐的表征创新，解决私有数据关联关系提取不足的问题；
• 电商搜索：推出OneSearch端到端生成式框架，替代传统级联架构，精准理解用户意图；
• 商业化场景：应用生成式强化学习出价技术，优化广告投放效率与ROI。

推荐系统升级：从“看流量”到“懂用户”

在快手内部技术沙龙上，推荐大模型资深算法专家王诗瑶以“瓶盖掉酒瓶”短视频案例，揭示了自研模型与开源方案的差异：开源多模态模型因关联关系提取不足，常推荐卖酒视频，而OneRec通过强化学习动态优化用户反馈，更精准匹配生活妙招类内容。

目前，OneRec已迭代至第三版，累计解决营销号占比高、冷启动效果差等痛点。数据显示：

• OneRec-V1：快手App人均停留时长提升0.5%，极速版提升1.17%，营销号占比显著下降；
• OneRec-V2：人均停留时长再增0.46%（App）与0.74%（极速版）；
• OneRec-Think：进一步优化长尾内容推荐，突破技术天花板。

电商搜索革新：从“关键词匹配”到“意图理解”

针对传统搜索架构的语义混乱、意图理解片面等问题，快手货架电商搜索负责人杨一帆提出，大模型的核心价值在于“从行为预测升级为意图理解”。其研发的OneSearch框架通过两大创新实现突破：

1. 精准提取核心属性：弱化无关热词，解决商品语义混淆；
2. 融合用户习惯：匹配即时需求与长期购买行为，缩短决策周期。

应用效果显著：用户搜索点击率提升2.3%，决策周期缩短至传统模式的1/3，冷启动与长尾商品曝光率提高超40%，中小商家订单转化效率平均增长18%。

商业化场景深化：生成式强化学习重塑广告生态

在商业化领域，快手此前已推出AIGC内容生产、投放Agent等工具，近期更引入生成式强化学习出价技术。该技术通过模拟出价走势规律，结合强化学习对ROI、获客成本等指标的实时优化，实现广告投放的“预演-修正”闭环。

技术变革下，快手聚焦业务收益最大化

图片来源：界面新闻

快手CEO程一笑在内部活动中强调，今年行业对AI技术的落地已达成共识，但如何深度融合业务场景仍是关键差异点。快手的选择是：以技术革新驱动用户体验升级与商家效率提升，在短视频社区、电商生态及商业化领域构建差异化竞争力。

从自研模型到场景落地，快手正通过AI技术重构核心业务逻辑，为行业提供“技术+业务”双轮驱动的实践样本。